Preferred Difficulty and Subjective Probability in Different Action Phases

Drawing on Gollwitzer's deliberative–implemental mindset distinction (P. M. Gollwitzer, 1990), it was predicted that people who are deliberating on different actions or goals would be more cautious or more realistic in their expectation of success in subsequent tasks than people who are going to implement a chosen action or goal. Participants were given a choice between different test-materials. They were interrupted before (deliberative) or immediately after decision-making (implemental). They then either had to choose between various levels of difficulty within one type of task (Experiment 1) or they had to predict their own future performance (Experiment 2). The results showed that deliberative participants preferred less difficult tasks and overestimated their probability of success less than implemental participants. In addition, deliberative participants referred more than implemental participants to their past performance when selecting levels of difficulty or predicting future performance; however, the two groups did not differ in actual performance. Taken together, the findings suggest that people are more realistic in a deliberative than in an implemental state of mind. The present studies extend prior research because for the first time they document mindset effects on peoples' estimates concerning their future performance in the achievement domain.     

Can We Really Have It All? The Attainment of Work and Family Values

We discuss the role values and value attainment play in the complex and dynamic process of balancing work and family demands. We contend that an individual experiences conflict between work and family demands because of value incongruence between that individual and a pivotal family member (i.e., lack of value similarity) or because of the incongruent values between that individual and the organization (i.e., lack of value congruence). We further argue that work-family conflict leads to job and life dissatisfaction for individuals because this conflict frustrates the attainment of important work and family values. We develop and propose a conceptual model, capturing both work and family values as they relate to work-family conflict, value attainment, and outcomes.     

卫生系统绩效评估及其思考—《2000年世界卫生报告》的启示与思索

世界卫生组织在《2000年世界卫生报告－卫生系统：改进绩效》中,对191个成员国的卫生系统绩效进行了评估和排序。介绍了这一评估的框架和主要结果;提出对卫生系统绩效评估的启示与思考,认为我国应反思卫生改革绩效并客观地作出评价,为在新世纪促进卫生系统更好地发展和调整卫生改革目标作出明智的选择。     

任务定势对自动语义激活过程调节作用的ERP研究

摘要：本研究致力于探讨自上而下的因素对自动加工的影响。选取的自上而下因素为任务定势,自动加工过程为自动语义激活过程。研究采用ERPs技术,中文词汇为刺激,利用掩蔽启动范式,采用反应时和N400为指标。实验任务有三个：对问号后出现的词进行生物/非生物的词汇分类判断;对圆圈后出现的词进行是否含上下结构的字的词汇结构判断;对带“*”的词进行真词/假词判断。研究发现先前完成的任务形成的任务定势会对随后的自动语义激活过程产生调节作用：在词汇分类判断任务后,掩蔽启动刺激对靶刺激产生启动效应。在词汇结构判断任务后,掩蔽启动刺激对靶刺激没产生显著的启动效应。     

基于行为的绩效评定方法的研究进展

从20世纪60年代至今,基于行为的绩效评定一直是各类组织的主要绩效评定方法。基于工作结果的非判断性绩效测量有其难以克服的局限,各种基于工作行为的判断性绩效测量方法相继开发出来。行为指标的筛选成为研究的主要问题之一。组织公民行为、区分作业绩效与关系绩效等研究,向基于行为的绩效评定提出了新的问题。     

早期剥夺所致大鼠抑郁样行为与海马BDNF mRNA表达变化

为探讨早期剥夺对大鼠行为与海马脑源性神经营养因子(BDNF)mRNA表达的影响,将新生的SD大鼠随机分为正常对照组与早期剥夺组,早期剥夺组在出生后1～14d每天孤养4h。监测体重,在出生后36?64天进行液体消耗试验,每周一次。12w龄时,进行穿梭箱试验,酶联免疫法检测海马BDNF含量,原位杂交法观察海马BDNF mRNA的表达。早期剥夺组大鼠体重显著低于正常对照组(p0.01),糖水摄入量与糖水偏爱显著低于正常对照组(p0.05或p0.01)。穿梭箱试验中,早期剥夺组大鼠在训练时的穿梭反应次数显著少于正常对照组(p0.05),在测试时,两组大鼠的被动逃避行为、主动逃避行为与逃避错误次数无显著差异。早期剥夺组大鼠海马BDNF含量、CA1区和CA3区BDNF mRNA表达显著低于正常对照组(p=0.05或p0.05)。提示早期剥夺可导致大鼠生长减慢,表现出快感缺失的抑郁样行为,但未诱导成年大鼠表现出明显的习得性无助倾向,早期剥夺能下调成年大鼠海马BDNFmRNA的表达。     

个人与组织价值观匹配对员工工作投入、组织支持感的影响

采用问卷调查法,考察个人与组织价值观匹配和员工的工作满意度、工作投入、组织支持感以及离职意向之间的关系。对33家生产型企业798名员工进行了问卷调查,通过对数据的统计分析,结果表明：个人与组织价值观匹配对员工的工作满意度、工作投入和组织支持感具有显著的正向预测作用,对员工的离职意向具有显著的负向预测作用。     

保留的跨通道启动与老化：对于近期观点的总结

通道内重复启动的研究提示老年人内隐记忆未受损, 这不只体现在视觉通道上还包括其他感觉通道(例如触觉、听觉和嗅觉)。然而很少有研究考察启动任务是否具有通道特异性。在以年轻人为被试的研究中发现跨通道迁移(视觉到触觉和触觉到视觉)和通道内迁移(视觉到视觉, 触觉到触觉)具有相似性。一项最近的研究进一步探索老年人在跨通道启动任务上是否受损。结果显示视觉和触觉间的跨通道启动在年轻被试和老年被试上都是保留的且具有对称性。并且, 对于自然声响、图片的通道内和跨通道启动任务随着年老化发展仍旧保留。这些行为结果和其它最近神经科学结果显示跨通道启动发生于枕叶后纹状皮层区, 而这一区域在老年人中未损坏。这一领域未来的研究方向包括利用不同知觉通道间、利用熟悉的和新异的刺激并结合行为的和脑成像的方法, 通过设计完善的跨通道启动来研究正常老人与阿尔兹海默病人, 还包括将设计得完善的启动任务包括在用于改善老年人记忆功能的项目中。     

心理因素与学业表现：机器学习分类预测模型

随着高等教育规模的扩大,学业表现不良逐渐成为一个不容忽视的现象,对学业表现不良的学生进行预测并提早给予干预可降低退学率并减少教育资源的损失。由于导致学业表现不良的因素众多且关系复杂,传统的基于相关分析的研究方法很难建立早期预测模型并进行应用。本研究旨在利用机器学习算法,对数据进行挖掘,并建立学业表现预测模型。研究对653名大一新生的心理健康状况、应对方式、人格、内外控倾向和相关人口统计学信息进行了收集,并在一年后采集了其学业成绩,利用随机森林(RF)、K邻近（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树（DT）、朴素贝叶斯（NB）等机器学习算法建立了分类模型。结果显示,随机森林算法在识别学业表现不良学生时有最好的表现,其中准确率95.86%, 召回率91.83%,f1分数为93.80%。特征重要性分析显示,前10个对模型有最高贡献度的特征包括：年龄、性别、是否为独生子、内外控倾向、神经质倾向、积极应对倾向、宜人性倾向、一般症状指数、开放性倾向和焦虑水平。为避免过度拟合问题,本研究在一年后收集的166名新生样本中进行了模型验证,结果显示模型在新数据集上有较好的泛化表现,其中f1分数90.90％,准确率92.60％,召回率89.26％。研究提示基于人口统计学和心理测评信息,机器学习算法有助于及早识别学业表现不良学生并为开展早期干预提供启示。     

THE PRESIDENT'S COUNCIL ON BIOETHICS—REQUIESCAT IN PACE

In mid‐June 2009, the Obama administration dissolved the President's Council on Bioethics (PCBE), a group established by President George W. Bush in August 2001 and whose nearly eight‐year life was marked from beginning to end by controversy. While some will regret the PCBE's passing, others will regard the Council as a failed experiment in doing public bioethics.